Algorithm，新年决议：你的2026年Coding Interview宣言
Source: Dev.to
一次关于在科技世界感到不可能时，超越噪音的真实对话。
我们不要假装一切都好
你已经看到这些标题。你在凌晨 2 点时不停地刷这些悲观新闻。
“Tech Giants Cut 150,000 Jobs in 2025”
“Entry‑Level Hiring Down 73 %”
“AI Is Replacing Junior Developers”
也许你已经感受到那种熟悉的沉重感——它让你怀疑那些熬夜学习编程的日子是否值得，或者是否还有位置给刚起步的人。
Here’s what nobody tells you: 那种感觉是合理的。
数据很残酷。根据 SignalFire，大型科技公司对应届毕业生的招聘在三年内下降了超过 50 %。在旧金山，超过 80 % 的“entry‑level”岗位现在要求两年工作经验。这已经不是入门级了；而是公司想要有经验的员工，却只付入门级的薪水。
像 Salesforce 和 Shopify 这样的公司公开表示，他们正在用 AI 而非人力来满足增长需求。技术岗位的平均招聘年龄自 2021 年起上升了三年。
所以，是的，这并不是你的错觉。游戏规则已经改变。
但关于规则改变的游戏，有一点是肯定的：仍然会有赢家。
没有人在谈论的情节转折
当每个人都在惊慌 AI 抢走工作时，正在发生一些有趣的事。
同样的 AI 工具正在“取代”初级开发者的同时，也在前所未有地 民主化知识。
同样的颠覆正在关闭一些门，却打开了其他门——只要你知道去哪里寻找。
**不舒服的真相：**公司并不是因为初级员工毫无价值而少招聘。他们少招聘初级员工是因为他们负担不起培训那些还不懂 基础 的人。
再读一遍。
当 AI 能处理模板代码时，什么变得有价值？
- 能理解这段代码 为何 能工作的那个人。
- 当 AI 幻觉（产生错误）时，能够调试的人。
- 那些对算法有深入理解，能够判断何时优雅的解决方案并非正确方案的开发者。
标准并没有消失；它被 提升 了。
这其实是个好消息——因为提升自己的水平完全在你自己的掌控之中。
为什么2026年的1月1日与众不同
每年，数以百万计的人都会对自己承诺“学会编程”或“准备面试”。到了二月，那些 VS Code 窗口就积满灰尘，Udemy 课程的进度也停留在 12 % 左右。
2026 年并不是“每年如此”。
今年，这个新年决心不再是可有可无的愿望；它是生存的关键。它是你在一个公司每个初级岗位收到 500+ 份申请的市场中脱颖而出的通行证。
好消息： 你不需要天才、12 岁就开始编码，或拥有斯坦福学位。
你需要的是大多数人从未培养的东西：堆叠学习。
堆叠原理：为何大多数人失败
典型的算法练习例程
| 天 | 想法 | 结果 |
|---|---|---|
| 星期一 | “我要做一道 LeetCode 题！” | 在 Medium 上花了 2 小时，毫无进展，感觉很蠢 |
| 星期二 | “也许我可以尝试一道 Easy 题。” | 通过查看答案解决了它，感觉空虚 |
| 星期三‑星期日 | 字面上任何其他事情 | |
| 下个星期一 | “我刚才到哪儿了？” |
听起来很熟悉吧？别担心——我们都经历过。
问题不在于努力或智力，而在于 结构。
算法和数学并不是可以随意拾取的随机事实。它们是 层级化 的——每一层都依赖于下层。跳过某一层，整个体系就会崩塌；你可能会“有点”懂，但永远不足以深入解决未见过的问题。
这就是为什么大多数人在“练习”了数月后仍没有真正提升。
进入：StructWeave
StructWeave 的存在是因为有才华的开发者常常因错误的原因而失败。
它是一套算法题——但并非你以前见过的那种。
- 没有答案。 复制粘贴答案只能教会你如何复制答案，毫无收获。
- 三级提示系统，在不剧透的情况下给予引导。
- **“为何重要”**章节，将抽象问题与真实工程联系起来。
- 复杂度分析表，比较暴力解法与最优方案。
- 基于认知科学的间隔重复检查表。
基础层
二十道专为在接触“真实”算法题之前培养数学直觉而设计的问题：
- 模块化算术
- 数论
- 模式识别
这些是让其他所有内容顺畅衔接的基础。如果代数不扎实，就学不会微积分；如果循环仍然感觉神秘，就无法掌握动态规划。
解决 90 %面试题的 17 种模式
17个核心面试模式
这里有一个行业秘密：在技术面试中反复出现的核心模式大约只有 17 种。
Two Pointers • Sliding Window • Binary Search • BFS/DFS • Dynamic Programming • Backtracking
一旦你真正理解了这些模式——而不是死记硬背——面试题就不再是谜题，而是模式识别练习。
我们的脑袋是模式匹配机器。给它喂入正确的模式，突然之间，那道“看似不可能”的面试题看起来就像是你以前见过的东西。
StructWeave 将所有内容围绕这 17 种模式进行组织。每个模式包括：
- 心智模型（不仅是步骤，还包括为什么有效）
- 决策流程图（何时使用以及与其他方案的对比）
- 从“我懂了”到“我已掌握”的递进题目
- 常见错误（以及如何避免）
间隔重复的秘密
你可能听说过用于语言学习的间隔重复——Anki、Duolingo，整套系统。
但大多数人没有意识到 它同样适用于数学、算法以及其他所有领域。
研究结果很明确：
- 只解一次题几乎学不到什么。
- 三天后再解一次？效果好得多。
- 一周后？开始巩固记忆。
- 一个月后？变得自动化。
这就是为什么 StructWeave 的题目会配有练习清单：
Spaced Repetition Tracker
- [ ] Day 1: Initial solve
- [ ] Day 3: Solve without hints
- [ ] Day 7: Explain the concept
- [ ] Day 14: Optimize if possible
- [ ] Day 30: Quick review这并不光鲜，也没有捷径。但坚持这套流程 90 天后，你对算法的理解会超过那些“练习”了多年的同行。
2026! 一种不同的年度新年决议
大多数决议之所以失败，是因为它们太模糊。“提升编码水平”并不是计划——它只是一个愿望。
一月：基础与核心模式（第 1‑4 周）
专注于 F001‑F020 以及高频模式：Two Pointers、Sliding Window、Hash Maps 和 Binary Search。
- 数学直觉与大整数处理
- Two Pointers 与 Sliding Window
- Hash Maps 与 Binary Search
时间投入： 每天 60 分钟。
二月：进阶模式（第 5‑8 周）
动态规划、回溯和图——区分“优秀”和“卓越”的模式。
时间投入： 每天 90 分钟。
三月：模拟面试与打磨（第 9‑12 周）
在时间压力下运用所学。练习大声阐述自己的思路。
到四月时，你将成为一个与一月时截然不同的程序员。
事情变得真实的部分
这并不容易。这本来就不应该容易。
你会有那种让你觉得自己真的很蠢的问题的日子。会有盯着屏幕却毫无头绪的日子。会有怀疑自己是否真的适合这行的日子。
这些日子 不是 让你放弃的信号；它们恰恰是你真的在学习的标志。
心理学家 Mihaly Csikszentmihalyi 将其称为 flow state（心流状态）：一种既有挑战性让你保持投入，又不至于让你彻底崩溃的区域。他的研究表明，真正的成长正发生在这种状态中。
今天让你感到沮丧的问题，到了下个月就会在几秒钟内被你解决。这不是励志海报的胡说八道——而是神经科学的事实。
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超越人群
以下是最终的真相：
- 是的，市场很残酷。
- 是的，AI 正在改变一切。
- 是的，公司对“入门级”要求荒唐至极。
但有什么 没有 改变？
最优秀的工程师仍然在被雇佣。
不是那些拥有最花哨学位或最多人脉的人，而是那些真的能 解决问题、对基础理解足够深刻以至于能够学习任何东西（元学习）并且已经付出大量练习的人。
市场并没有关闭；它在筛选。每一个你花时间去建立真正理解——而不是死记硬背、走捷径——的时刻，都会让你比那些等着“情况会好转”的人更进一步。
情况不会变好。你会变好。
你的选择
现在是 2025年12月21日。距离新年还有十天。
你可以：
- 滚动过去，告诉自己“等事情平静下来再开始”，一年后在同一个地方再回来查看。
- 或者今天就开始：一个基础问题，三十分钟，感受一下。
StructWeave 是免费、开源的，没有付费墙、追加销售或“高级”层级。
你的未来的自己会感谢你。
守门人。
只有问题。提示。模式。以及真正把某件重要事做好所需的安静努力。
改变一切的算法并不在题库里。
它就在你脑中运行的那个算法，决定下一步该做什么。
明智选择。
StructWeave
渐进式问题集 · 17 种模式 · 零捷径
写给所有曾因科技行业的混乱而感到被甩在后面的人。你并没有落后，只是刚刚起步。